遥感计算机的分类原理,遥感图像的计算机分类
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簡介：遙感圖像的計算機分類
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一、分類原理與基本過程
遙感圖像計算機分類的依據是遙感圖像像素的相似度。常使用距離和相關系數來衡量相似度。
采用距離衡量相似度時，距離越小相似度越大。
采用相關系數衡量相似度時，相關程度越大，相似度越大。
遙感圖像計算機分類方法
監督分類法：
選擇具有代表性的典型實驗區或訓練區，用訓練區中已知地面各類地物樣本的光譜特性來“訓練”計算機，獲得識別各類地物的判別函數或模式，并以此對未知地區的像元進行分類處理，分別歸入到已知的類別中。
非監督分類：
是在沒有先驗類別(訓練場地)作為樣本的條件下，即事先不知道類別特征，主要根據像元間相似度的大小進行歸類合并(即相似度的像元歸為一類)的方法。
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一、分類原理與基本過程
遙感數字圖像計算機分類基本過程
根據圖像分類目的選取特定區域的遙感數字圖像，需考慮圖像的空間分辨率、光譜分辨率、成像時間、圖像質量等。
根據研究區域，收集與分析地面參考信息與有關數據。
根據分類要求和圖像數據的特征，選擇合適的圖像分類方法和算法。制定分類系統，確定分類類別。
找出代表這些類別的統計特征
為了測定總體特征，在監督分類中可選擇具有代表性的訓練場地進行采樣，測定其特征。在非監督分類中，可用聚類等方法對特征相似的像素進行歸類，測定其特征。
對遙感圖像中各像素進行分類。
分類精度檢查。
對判別分析的結果進行統計檢驗。
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二、圖像分類方法
1
、監督分類
(
1
)、最小距離分類法
Step 2 – for each
unclassified pixel,
calculate the distance to
average for each training
area
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二、圖像分類方法
1
、監督分類
(
1
)、最小距離分類法
最近鄰域分類法
Nearest Neighbour
。
Defines a typical pixel for each class
Assigns pixels on the basis of spectral distance
Can separate diverse classes
Boundary problems remain unresolved
5
二、圖像分類方法
1
、監督分類
(
2
)、
多級切割分類法
通過設定在各軸上的一系列分割點，將多維特征空間劃分成分別對應不同分類類別的互不重疊的特征字空間的分類方法。
對于一個未知類別的像素來說，它的分類取決于它落入哪個類別特征字空間中。
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二、圖像分類方法
1
、監督分類
(
3
)、特征曲線窗口分類法
特征曲線是地物光譜特征曲線參數構成的曲線。
以特征曲線為中心取一個條帶，構造一個窗口，凡是落在此窗口內的地物即被認為是一類，反之，則不屬于該類。
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二、圖像分類方法
1
、監督分類
(
4
)、最大似然比分類法
(
Maximum Likelihood)
通過求出每個像素對于各類別的歸屬概率，把該像素分到歸屬概率最大的類別中去的方法。
假定訓練區地物的光譜特征和自然界大部分隨機現象一樣，近似服從正態分布。
Maximum Likelihood
Defines a typical pixel for each class
Calculates the
probability
that each pixel in the image belongs to that class
Maps classes on the basis of confidence levels
Boundary problems resolved
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二、圖像分類方法
1
、監督分類
(
4
)、最大似然比分類法
(
Maximum Likelihood)
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二、圖像分類方法
1
、監督分類
(
4
)、最大似然比分類法
(
Maximum Likelihood)
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二、圖像分類方法
1
、監督分類
(
4
)、最大似然比分類法
(
Maximum Likelihood)
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二、圖像分類方法
2
、非監督分類
(
1
)、分級集群法
確定評價各樣本相似程度所采用的指標
初定分類總數；
計算樣本間的距離，據距離最近的原則判定樣本歸并到不同類別；
歸并后的類別作為新類，與剩余的類別重新組合，然后再計算并改正其距離。
分級集群方法的特點
是分級進行的，可能導致對一個像元的操作次序不同，得到不同的分類結果。這是該方法的 缺點。
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二、圖像分類方法
2
、非監督分類
(
2
)、動態聚類法
在初始狀態給出圖像粗糙的分類，然后基于一定原則在類別間重新組合樣本，直到分類比較... 更多>>
總結
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